九章云极AI工厂推进AI for Science普惠算力落地科研实践

近日，一场聚焦“AI 驱动科研范式变革”的协同创新夏令营在武汉举行。50 多名来自清华大学、上海交通大学、浙江大学等顶尖高校的博士研究生、博士后及青年教师和副教授学者，以及企业资深研发工程师齐聚一堂，亲身体验了由普惠算力与 AI 驱动能力的全新科研范式。

此次夏令营由中国力学学会 · 中国化学会 · 流变学专业委员会联合国家超级计算天津中心与北京九章云极科技股份有限公司共同举办。活动旨在将前沿的 AI 技术深度融入真实的科研流程，以流变学这一典型的交叉学科为“试金石”，切实解决科研人员长期面临的论文复现周期长、仿真计算门槛高等核心痛点，标志着九章云极“AI 工厂”战略在“AI for Science”领域的纵深推进。

破解科研“重复劳动”之痛

长期以来，计算科学领域的研究人员深陷于“重复劳动”的困境：复现一篇经典论文的数模结果，往往需要投入数周甚至数月时间进行代码调试与环境配置，大量顶尖智慧被消耗在高重复度的工程性工作中。

在此次夏令营中，九章云极与流变学会资深学者联合打造的自动科研解决方案，依托九章智算云平台提供的智算资源与前沿级 Token 服务，将算力通过 AI 驱动自动化能力的组织编排，直接转化为面向垂直科研领域的生产力。平台集成的两大核心功能模块首次向一线科研人员开放实战：

自动论文复现：能够直接解析论文 PDF，自动提取几何尺寸、工况参数和本构模型等关键信息，基于论文的文字描述复现可运行的计算算例，其中包括自动完成 OpenFOAM 计算流体动力学工具包的调用、计算仿真执行、结果比对和报告生成。过去论月计的复现周期，在夏令营现场被缩短至以小时为单位，极大释放了科研验证的效率。

AI 流变学计算仿真（RheoCompute）：研究人员首次实现用自然语言描述流变学物理问题，AI 作为智能助手，负责任务理解、方案规划、自动化生成与诊断分析，自动生成基于 OpenFOAM 计算流体动力学工具包的仿真算例、执行计算、检查日志并完成结果可视化。该模块的有效性已在非线性黏弹流体的基准流场测试中获得验证，在处理复杂科学计算任务中显现出“自然语言交互、自动任务执行”的智能特性。

这些模块的本质，是基于大模型能力与九章智算云平台的科研任务自动执行引擎 —— 它们理解科研人员的意图，自主调度算力与仿真工具，完成原本需要大量人工介入的工程性工作。

本次夏令营不仅是技术培训，更是一次真实科研场景下的“共创”。青年科研人员作为平台的深度用户，在实际操作中提出的问题和反馈，将帮助平台迭代，形成“科研需求提出---智能体执行---算力与 Token 支撑---结果验证---反馈迭代”的自动科研闭环。

算力与 Token 不再是被动调用的后台资源，而是通过平台的组织编排，直接转化为面向专业领域的垂直科研能力，并在持续使用中完成知识沉淀与模型优化。

不止于流变学 AI 工厂正成为 QS100 高校的“科研基建”

此次流变学实践，是九章云极“AI 工厂”战略在科研领域纵深推进的一个切面。该战略以训练工厂和 Token 工厂为核心架构，旨在将底层算力、模型与工程化能力封装为可规模化交付的智能服务，其视野已覆盖更广泛的 AI for Science 前沿探索。

九章云极在高校科研领域的布局成果显著，其已覆盖超过80%的QS100国内高校，像北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学等都在其列。它为数十个前沿科研项目提供了强大的智算支撑。以北京大学为例，九章智算云成功打破了院系间的算力壁垒，使资源利用率大幅提升至90%以上，算力获取时间更是从以往的“数天”缩短到了“秒级”，跨学科科研成果产出实现了翻倍增长，科研TCO也下降了60%。而在复旦大学，九章智算云让模型训练效率提升了3至4倍，整体工作效率更是跃升了约10倍。

而在更具前瞻性的 AI for Science 探索中，九章云极深度支撑了上海交通大学张文军院士团队“世界叙事模型（WNM）”的研发。该模型从底层架构上碘伏了传统 AI 视频生成的“像素概率采样”范式，采用“控制器 + 绘图器”双栈架构，将理解物理世界与渲染视觉像素两大任务彻底解耦。

让普惠算力成为 AI for Science 的“第一推动力”

流变学，作为横跨物理、力学、化学与材料的交叉学科，是检验 AI for Science 能力的“试金石”。九章云极选择与领域专家和一线科研人员携手进入这一硬核场景，其战略意图不止于开发单点工具，而是探索自动科研的通用方法论，让智算基础设施成为新一代科研创新的基石。

九章云极始终秉持“中立、开放、普惠”的核心理念，依托 AI 工厂将算力转化为可负担、可触达的科研生产力，让每一度算力都能精准匹配科学探索的真实需求。当算力不再昂贵、不再遥不可及，科学发现的边界也随之拓展。九章云极正在让“普惠算力”从产业命题走向科研实践 —— 让每一份算力都更接近科学问题，让每一次模型调用都更接近知识创造的本源。

据悉，流变学自诞生起便融合力学、物理、化学、生物、医学与工程技术，是典型的交叉学科。其研究对象涵盖高分子熔体、胶体、乳液、泡沫、液晶，到血液、细胞、组织等生命活性物质，乃至石油、岩土与深空岩浆。由此衍生高分子流变学、胶体流变学、血液与生物流变学、岩土流变学、空间与微重力流变学等细分领域，贯穿金属加工、医药、电子、机械、汽车、石油化工、食品、轻工、环保等数十个产业，支撑着从高端制造到生命健康、从能源安全到环境治理的广泛应用。

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